Manusia memiliki kemampuan bawaan untuk membedakan dan mengidentifikasi objek, orang, hewan, dan tempat secara tepat dari foto. Kecerdasan buatan adalah teknologi dasar yang mendukung pengenalan gambar, yang memungkinkan komputer menganalisis dan menginterpretasi data visual. Namun, komputer tidak dilengkapi dengan kemampuan untuk mengklasifikasikan gambar. Namun, komputer dapat dilatih untuk menginterpretasi informasi visual menggunakan aplikasi visi komputer dan teknologi pengenalan gambar.
Sebagai cabang dari AI dan Visi Komputer, pengenalan gambar menggabungkan teknik pembelajaran mendalam untuk mendukung banyak kasus penggunaan di dunia nyata. Untuk memahami dunia secara akurat, AI bergantung pada visi komputer. Pengenalan visual adalah proses teknologi yang lebih luas yang memungkinkan komputer untuk menafsirkan gambar digital dan konten visual, sehingga memungkinkan analisis dan pemahaman tingkat lanjut di berbagai aplikasi.
Tanpa bantuan teknologi pengenalan gambar, model visi komputer tidak dapat mendeteksi, mengidentifikasi, dan melakukan klasifikasi gambar. Oleh karena itu, perangkat lunak pengenalan gambar berbasis AI harus mampu mendekode gambar dan melakukan analisis prediktif. Untuk tujuan ini, model AI dilatih pada kumpulan data besar untuk menghasilkan prediksi yang akurat.
Menurut Fortune Business Insights, ukuran pasar teknologi pengenalan gambar global bernilai $23.8 miliar pada 2019. Angka ini diperkirakan akan meroket ke $ 86.3 miliar 2027, tumbuh pada CAGR 17.6% selama periode tersebut. Para pemimpin industri mendorong adopsi AI visual dan teknologi visi komputer di berbagai sektor seperti layanan kesehatan, e-commerce, dan kendaraan otonom, yang mempercepat pertumbuhan pasar.
Apa itu Pengenalan Gambar?
Pengenalan gambar menggunakan teknologi dan teknik untuk membantu komputer mengidentifikasi, memberi label, dan mengklasifikasikan elemen-elemen penting dalam suatu gambar. Teknologi ini bekerja dengan mendeteksi fitur-fitur utama dan fitur visual dalam gambar, yang penting untuk pengambilan dan pengenalan gambar berbasis konten yang akurat.
Manusia dapat memproses gambar dan mengklasifikasikan objek di dalamnya dengan mudah, tetapi hal yang sama mustahil dilakukan oleh mesin kecuali telah dilatih secara khusus. Model pembelajaran mendalam dilatih untuk menganalisis gambar dengan mengekstraksi dan menginterpretasikan fitur-fitur utama dan fitur visual tersebut. Hasil dari pengenalan gambar adalah kemampuan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek yang terdeteksi secara akurat ke dalam berbagai kategori yang telah ditentukan sebelumnya dengan bantuan teknologi pembelajaran mendalam.
Bagaimana cara kerja Pengenalan Gambar AI?
Bagaimana manusia menginterpretasikan informasi visual?
Jaringan saraf alami kita membantu kita mengenali, mengklasifikasikan, dan menafsirkan gambar berdasarkan pengalaman masa lalu, pengetahuan yang dipelajari, dan intuisi. Sama halnya, jaringan saraf tiruan membantu mesin mengidentifikasi dan mengklasifikasikan gambar. Namun, mereka perlu dilatih terlebih dahulu untuk mengenali objek dalam gambar.
Pengumpulan data yang efektif dan persiapan gambar berlabel berkualitas tinggi merupakan langkah penting untuk melatih model AI agar dapat mengenali dan mengklasifikasikan gambar secara akurat.
Agar teknik deteksi objek berfungsi, model harus terlebih dahulu dilatih pada berbagai set data gambar menggunakan metode pembelajaran mendalam. Untuk memastikan pembelajaran model yang andal, penting untuk menggunakan beragam set data pelatihan dan menerapkan pelabelan gambar yang menyeluruh, yang membantu model tergeneralisasi dengan lebih baik dan meningkatkan akurasi.
Tidak seperti ML, di mana data input dianalisis menggunakan algoritma, deep learning menggunakan jaringan saraf berlapis. Ada tiga jenis lapisan yang terlibat – input, hidden, dan output.
- Lapisan Masukan: Menerima data gambar awal (piksel).
- Lapisan Tersembunyi: Memproses informasi melalui beberapa tahap, mengekstraksi fitur.
- Lapisan Keluaran: Menghasilkan hasil klasifikasi atau identifikasi akhir.
Sebagai lapisan yang saling berhubungan, setiap lapisan tergantung pada hasil dari lapisan sebelumnya. Oleh karena itu, kumpulan data yang besar sangat penting untuk melatih jaringan saraf sehingga sistem pembelajaran mendalam bersandar untuk meniru proses penalaran manusia dan terus belajar.
[Baca juga: Panduan Lengkap untuk Anotasi Gambar]
Bagaimana AI Dilatih untuk Mengenali Gambar?
Komputer melihat dan memproses gambar dengan cara yang sangat berbeda dari manusia. Gambar, bagi komputer, hanyalah sekumpulan piksel – baik sebagai gambar vektor maupun raster. Pada gambar raster, setiap piksel disusun dalam bentuk kisi, sementara pada gambar vektor, piksel-piksel tersebut disusun sebagai poligon dengan warna berbeda. Untuk tugas pengenalan gambar tertentu, pengguna dapat memanfaatkan model khusus atau bahkan melatih model mereka sendiri, yang memungkinkan fleksibilitas dan akurasi yang lebih tinggi ketika model standar tidak memadai.
Selama pengorganisasian data, setiap gambar dikategorikan, dan fitur fisik diekstraksi. Terakhir, pengkodean geometris diubah menjadi label yang mendeskripsikan gambar. Tahap ini—pengumpulan, pengorganisasian, pelabelan, dan anotasi gambar—sangat penting untuk kinerja model visi komputer. Pelabelan dan identifikasi gambar sangat penting untuk tugas pengenalan dan deteksi objek, memastikan bahwa model dapat mengkategorikan dan menemukan objek dalam gambar secara akurat.
Setelah set data pembelajaran mendalam dikembangkan secara akurat, algoritma pengenalan gambar akan bekerja untuk menggambar pola dari gambar. Deteksi gambar melibatkan penentuan lokasi objek dalam gambar menggunakan satu atau beberapa kotak pembatas, yang mendukung analisis gambar, pengenalan foto, dan penyuntingan gambar dengan memberikan informasi spasial tentang objek yang terdeteksi.
Proses ini berkontribusi pada peningkatan akurasi dan meningkatkan pengalaman pengguna dalam aplikasi pengenalan gambar.
Pengenalan wajah:
AI dilatih untuk mengenali wajah dengan memetakan fitur wajah seseorang dan melakukan analisis wajah untuk identitas, emosi, dan pengenalan demografi, lalu membandingkannya dengan gambar dalam basis data pembelajaran mendalam untuk menemukan kecocokan.
Pengenalan wajah banyak digunakan dalam perangkat pintar dan sistem keamanan untuk verifikasi identitas dan kontrol akses.
Sistem modern memanfaatkan umpan video dari kamera digital dan webcam untuk memungkinkan deteksi dan analisis wajah secara real-time.
Identifikasi Objek:
Teknologi pengenalan gambar membantu Anda menemukan objek yang menarik di bagian gambar tertentu, menggunakan pengenalan objek untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan item. Dalam lingkungan industri, identifikasi objek digunakan untuk otomatisasi dan kontrol kualitas, yang memungkinkan robot untuk memindai, mengambil, dan menyortir item secara efisien. Pencarian visual bekerja pertama-tama dengan mengidentifikasi objek dalam gambar dan membandingkannya dengan gambar di web. Kamera keamanan juga memanfaatkan identifikasi objek untuk pengawasan waktu nyata dan deteksi ancaman.
Deteksi Teks:
Sistem pengenalan gambar juga membantu mendeteksi teks dari gambar dan mengubahnya menjadi format yang dapat dibaca mesin menggunakan pengenalan karakter optik. Aplikasi pengenalan gambar dapat menyertakan deteksi teks sebagai fitur inti, yang memungkinkan pengguna untuk mengekstrak dan memproses informasi tekstual dari foto atau dokumen yang dipindai.
Pentingnya Anotasi Gambar Ahli dalam Pengembangan AI
Penandaan dan pelabelan data merupakan proses yang memakan waktu dan membutuhkan upaya manusia yang signifikan. Data berlabel ini krusial karena membentuk fondasi kemampuan algoritma pembelajaran mesin Anda untuk memahami dan mereplikasi persepsi visual manusia. Anotasi berkualitas tinggi sangat penting untuk solusi pengenalan gambar, yang bergantung pada data berlabel yang presisi untuk mencapai hasil yang andal. Meskipun beberapa model pengenalan gambar AI dapat beroperasi tanpa data berlabel menggunakan pembelajaran mesin tanpa pengawasan, model-model tersebut seringkali memiliki keterbatasan yang substansial. Untuk membangun algoritma pengenalan gambar yang memberikan prediksi akurat dan bernuansa, kolaborasi dengan para ahli di bidang anotasi gambar sangatlah penting.
Dalam AI, anotasi data melibatkan pelabelan set data secara cermat—sering kali berisi ribuan gambar—dengan menetapkan tag yang bermakna atau mengategorikan setiap gambar ke dalam kelas tertentu. Sebagian besar organisasi yang mengembangkan perangkat lunak dan model pembelajaran mesin kekurangan sumber daya dan waktu untuk mengelola tugas teliti ini secara internal. Mengalihdayakan pekerjaan ini merupakan strategi yang cerdas dan hemat biaya, yang memungkinkan bisnis menyelesaikan pekerjaan secara efisien tanpa beban pelatihan dan pemeliharaan tim pelabelan internal. Data yang dianotasi juga dapat diintegrasikan secara mulus dengan sistem yang ada, meningkatkan fungsionalitasnya, dan mendukung penerapan solusi AI yang efisien.
Anotasi yang akurat tidak hanya mendukung pelatihan model tetapi juga memungkinkan sistem AI untuk memproses masukan visual dan menganalisis konten visual di berbagai aplikasi, termasuk memfilter gambar yang tidak sesuai untuk moderasi konten dan meningkatkan pengalaman pengguna.
Tantangan dalam Pengenalan Gambar AI
- Kualitas Data BurukModel membutuhkan kumpulan data yang besar dan beragam. Tanpa variasi yang memadai, prediksi dapat menjadi bias atau tidak akurat.
- Kompleksitas Dunia Nyata: Pencahayaan, sudut, dan latar belakang yang berantakan membuat AI sulit mengidentifikasi objek secara akurat.
- Anotasi yang Memakan Waktu:Pelabelan gambar untuk pelatihan lambat dan mahal, tetapi penting untuk model yang akurat.
- Fleksibilitas Terbatas:Model AI yang dilatih untuk satu tugas sering kali kesulitan beradaptasi dengan aplikasi baru.
- Masalah Privasi:Kekhawatiran tentang penyalahgunaan, seperti pengawasan dan pengenalan wajah, menimbulkan pertanyaan etika.
- Resiko Keamanan: Perubahan kecil pada gambar dapat mengelabui sistem AI, sehingga menghasilkan hasil yang salah.
- Biaya Tinggi:Pelatihan AI memerlukan perangkat keras yang kuat dan energi yang besar, yang bisa jadi mahal.
- Kurangnya Transparansi: Model AI sering bekerja seperti “kotak hitam”, sehingga sulit untuk memahami keputusannya.
Proses Sistem Pengenalan Gambar
Tiga langkah berikut membentuk latar belakang di mana gambar pengakuan bekerja.
Proses 1: Kumpulan Data Pelatihan
Seluruh sistem pengenalan gambar dimulai dengan data pelatihan yang terdiri dari gambar, gambar, video, dll. Kemudian, jaringan saraf memerlukan data pelatihan untuk menggambar pola dan membuat persepsi.
Proses 2: Pelatihan Jaringan Saraf
Setelah dataset dikembangkan, mereka dimasukkan ke dalam saraf jaringan algoritma. Ini bertindak sebagai premis untuk mengembangkan alat pengenalan gambar. Menggunakan algoritma pengenalan gambar memungkinkan jaringan saraf untuk mengenali kelas gambar.
Proses 3: Pengujian
Model pengenalan gambar sama baiknya dengan pengujiannya. Oleh karena itu, penting untuk menguji kinerja model menggunakan gambar yang tidak ada dalam dataset pelatihan. Itu selalu bijaksana untuk menggunakan sekitar 80% dari dataset on pelatihan model dan sisanya, 20%, pada pengujian model. Kinerja model diukur berdasarkan akurasi, prediktabilitas, dan kegunaan.
Kasus Penggunaan Teratas Pengenalan Gambar AI
Teknologi pengenalan gambar kecerdasan buatan semakin banyak digunakan di berbagai industri, dan tren ini diprediksi akan terus berlanjut di masa mendatang. Beberapa industri yang menggunakan pengenalan gambar dengan sangat baik adalah:
Industri Keamanan
Industri keamanan menggunakan teknologi pengenalan gambar secara ekstensif untuk mendeteksi dan mengidentifikasi wajah. Sistem keamanan pintar menggunakan sistem pengenalan wajah untuk mengizinkan atau menolak orang masuk.
Selain itu, smartphone memiliki alat pengenalan wajah standar yang membantu membuka kunci ponsel atau aplikasi. Konsep pengenalan wajah, pengenalan, dan verifikasi dengan mencari kecocokan dengan database merupakan salah satu aspek dari pengenalan wajah.
Industri otomotif
Pengenalan gambar membantu mobil self-driving dan otonom bekerja sebaik mungkin. Dengan bantuan kamera, sensor, dan LiDAR yang menghadap ke belakang, gambar yang dihasilkan dibandingkan dengan kumpulan data menggunakan perangkat lunak pengenalan gambar. Ini membantu secara akurat mendeteksi kendaraan lain, lampu lalu lintas, jalur, pejalan kaki, dan banyak lagi.
Industri retail
Industri ritel merambah ke bidang pengenalan gambar karena baru-baru ini mencoba teknologi baru ini. Namun, dengan bantuan alat pengenalan gambar, ini membantu pelanggan mencoba produk secara virtual sebelum membelinya.
Industri Kesehatan
Industri perawatan kesehatan mungkin merupakan penerima manfaat terbesar dari teknologi pengenalan gambar. Teknologi ini membantu profesional kesehatan secara akurat mendeteksi tumor, lesi, stroke, dan benjolan pada pasien. Ini juga membantu orang dengan gangguan penglihatan mendapatkan lebih banyak akses ke informasi dan hiburan dengan mengekstraksi data online menggunakan proses berbasis teks.
Kesimpulan
Melatih komputer untuk memahami, menguraikan, dan mengenali informasi visual seperti halnya manusia bukanlah tugas yang mudah. Anda memerlukan banyak sekali data berlabel dan terklasifikasi untuk mengembangkan model pengenalan gambar AI. Model yang Anda kembangkan hanya akan sebaik data pelatihan yang Anda masukkan. Berikan data berkualitas, akurat, dan berlabel dengan baik, dan Anda akan mendapatkan model AI berperforma tinggi.
Hubungi Shaip untuk mendapatkan kumpulan data yang disesuaikan dan berkualitas untuk semua kebutuhan proyek. Ketika kualitas adalah satu-satunya parameter, tim ahli Sharp adalah yang Anda butuhkan.
